Assurance qualité en ligne pour le soudage Hairpin : l'apprentissage automatique atteint une nouvelle précision
L'assurance qualité lors du soudage au laser de stators avec la technologie Hairpin représente un grand défi en raison du nombre élevé de soudures. Jusqu'à présent, la tomographie par ordinateur à rayons X (CT) est considérée comme la méthode la plus précise, mais elle n'est pas praticable pour un contrôle en ligne dans la fabrication en série.
Une nouvelle méthode basée sur l'apprentissage automatique ouvre désormais des perspectives prometteuses : En combinant différents signaux de capteurs - dont le rayonnement pendant le processus de soudage ainsi que les images pré- et post-processus - on obtient une corrélation avec les mesures CT des sections de soudage. Le système développé atteint un coefficient de détermination de 0,953.
En outre, les mêmes données ont permis de réaliser une classification des soudures en six catégories avec une précision moyenne de 98,63 %. Les deux approches sont adaptées à la production en série et montrent un potentiel élevé pour l'assurance qualité en ligne dans la production de hairpin. D'autres améliorations sont attendues grâce à l'utilisation de nouvelles architectures de modèles et de caméras haute résolution.
Lire le communiqué de presse (en anglais)
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